本發明公開一種鋰離子電池荷電狀態動態評估與長效預測融合方法,首先利用擴展卡爾曼濾波法對鋰離子電池的電池荷電狀態進行評估,得到鋰離子電池荷電狀態SOCKEF;然后利用回聲狀態神經網絡對鋰離子電池的電池荷電狀態進行預測,得到鋰離子電池荷電狀態SOCESN;最后對鋰離子電池荷電狀態SOCKEF和鋰離子電池荷電狀態SOCESN進行加權融合,得到最終鋰離子電池的電池荷電狀態SOC。本發明提高了現有電池SOC檢測方法的適應性和評估精度,克服單一方法進行SOC動態評估的局限性,針對性的選取基于模型和數據驅動的融合方法,兼顧SOC檢測評估動態實時性和長期長效預測的需求。
聲明:
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